Drone và trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng trong khảo sát - phân tích dữ liệu nhà máy điện mặt trời

Thiết bị không người lái (Drone) kết hợp camera chụp ảnh nhiệt

Ở Việt Nam, thiết bị bay không người lái (drone) có gắn camera được mọi người gọi chung là flycam, flycam giúp cho các chuyên viên kỹ thuật tiết kiệm thời gian, công sức, chi phí trong quá trình kiếm tra tiến trình xây dựng, lắp đặt một nhà máy. Một chiếc flycam cơ bản chỉ có chức năng bay chụp ảnh thường sẽ có giá dao động khoảng từ 10 đến 50 triệu đồng.

Trong lĩnh vực bay khảo sát nhà máy điện mặt trời, một bộ combo thiết bị bay không người lái chuyên dụng – camera– cảm biến nhiệt được đánh giá là mang lại hiệu quả cao và khả năng phát hiện lỗi chính xác. Các lỗi thường được phát hiện nhờ một drone có camera nhiệt là: tấm pin hấp thụ nhiệt kém do sự che phủ của đất đá bụi, tấm pin quá nóng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất nhà máy, các lỗi phát sinh tại string và combiner box. Ở thời điểm hiện tại, combo hoàn chỉnh nhưng khá đắt đỏ sẽ là UAV Matrice Series M200 được tích hợp với cảm biến nhiệt DJI Zenmuse XT2 và máy ảnh DJI Zenmus X5S RGB, giá cho combo này khoảng 850 triệu – 950 triệu đồng.

Thiết bị Matrice Series M200.

Ứng dụng của Drones trong kiểm tra bảo hành

Đối với kiểm tra bảo hành mà chủ đầu tư yêu cầu xem xét kỹ lưỡng từng tấm pin mặt trời của nhà máy, khảo sát bằng thiết bị bay được hoàn thành trong thời gian ngắn khi so sánh với cách lao động thủ công. Việc kiểm tra thay vì thường mất vài tuần chỉ còn mất một hoặc hai ngày. Khi tất cả hình ảnh/dữ liệu của công trình đã được thu thập bằng thiết bị bay, chuyên gia kỹ thuật sẽ hoàn thành thực hiện phân tích dữ liệu và tạo báo cáo chi tiết, rõ ràng chỉ sau vài ngày. Quá trình xác định các mô-đun có vấn đề bảo hành nhanh hơn gấp 1000 lần.

Dữ liệu được thu thập bằng thiết bị bay nhiệt cũng cho phép bạn xác định vị trí các lỗi trong nhà máy điện mặt trời ở các mô-đun. Thiết bị bay tuân theo các tiêu chuẩn IEC cho phép đo nhiệt độ trên không của nhà máy điện mặt trời, chụp ảnh với độ phân giải 3cm/pixel giúp đưa ra các chi tiết cụ thể trong báo cáo và nhờ đó việc bảo hành công suất vẫn được đảm bảo. Độ phân giải hình ảnh nhiệt càng cao thì độ chính xác của lỗi càng lớn.

Tấm năng lượng bị lỗi tại các module mặt trời.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI

Trong những năm gần đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) tham gia vào rất nhiều lĩnh vực khác nhau bởi tầm quan trọng của nó. Tuy nhiên, định nghĩa về thuật ngữ này còn rất mơ hồ. Chúng ta có thể hiểu khái quát rằng, Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ đưa ra và thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu thông tin một cách độc lập liên quan đến các mục tiêu đã đề ra. Trí tuệ nhân tạo AI sử dụng công cụ là Machine Learning (Máy học) và khả năng tự động hóa hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt.

Nếu những phát hiện nhờ ảnh nhiệt của một drone được xem là phần nổi của vấn đề thì gốc rễ của vấn đề sẽ được tìm ra nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.

Hình ảnh Công nghệ AI được sử dụng trong phân tích SCADSA.

Bằng cách thu thập thông tin sơ đồ khu vực nhà máy, tạo phần mềm để tiếp nhận lượng dữ liệu dòng điện từ hệ thống SCADA của một hoặc nhiều tháng kết hợp với ảnh nhiệt chụp bằng drone, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, tổng hợp giúp tìm ra được các lỗi một cách chính xác nhất, các bất thường không chỉ nằm ở module, string mà có thể nằm ở inverter, cáp. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.

Hiện nay, tại Việt nam Veneria Energy là công ty đầu tiên và duy nhất kết hợp với AVA ASIA Singapore sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI PV360 giúp phát hiện tận gốc các lỗi tại string, combiner box, tấm pin mặt trời, dây cáp đồng thời cung cấp giải pháp khắc phục để làm tăng hiệu suất nhà máy điện mặt trời.

Thanh Ngân